20 傅立葉頻率和統計特徵辨識之準確率

4.7 各實驗整理

根據文獻[9]的方法使用在本論文的貝類和本論文實驗 A~F 方法、辨識 率和時間整理如表 4-22 所示：

表 4-22 各實驗方法、辨識率和時間整理

實驗 主要方法 辨識率

平均辨識一 張時間 蘇[9] HMMD+CCD+FTS+統計分析 29.92%

實驗 A PCA 99.62% 1.56(s)

實驗 B 小波轉換再統計分析 76.14% 0.049(s)

實驗 C 統計分析 84.85% 0.057(s)

實驗 D 小波轉換+統計分析 95.08% 0.080(s)

實驗 E 快速傅立葉轉換 100% 0.044(s)

實驗 F 統計分析+快速傅立葉轉換 100% 0.078(s)

第五章 討論與結論

本研究針對數位典藏與數位學習成果入口網中的食用貝類進行辨識，

針對這些貝類辨識共做 6 種不同的實驗，其實驗分別為實驗 A：主成分分 析實驗，這個實驗是利用顏色和邊緣，經由主成分分析後，可得到較重要 的特徵點，最後再進行辨識，其辨識率有到 99.62%，但是其辨識所花的時 間高達 1.56 秒，如果從主成分分析的實驗來看，其單獨顏色或邊緣之辨識 率其實已經不算太低，其主要原因在於主成分分析有一個特性，可讓組內 變異變小及組間變異變大，故會將相同物體的差異度變小，不同物體之差 異性變大，所以其辨識率相對而言是較高的，但是它的缺點在於降維過程 中需要花比較多時間。

實驗 B：小波轉換頻率特徵實驗，這個實驗是先將影像轉成灰階圖，

經由小波轉換後可得到頻率頻譜，本實驗是使用三階小波轉換，針對其低 頻的部分做一些統計上的分析，再使用 SVM 進行分類，其辨識率有 76.14%，

所花的時間為 0.049 秒，這個實驗辨識率不好，其原因可能是統計分析值 只用了兩個，故其辨識率相對而言較低。

實驗 C：統計特徵實驗，統計特徵實驗主要是利用顏色的特徵來做辨 識，由一個 RGB 色彩空間轉換到 YCbCr 色彩空間，再分別對 Y、Cb 和 Cr 分量分別做統計分析，最後藉由 SVM 進行分類，其辨識率有 84.85%，

所花的時間為 0.057 秒，這種方法辨識率較低，其主要原因在於它是利用 直方圖的累積量去做分析，因為不同影像可能會有相同或相近的累積量，

經由統計分析後其值也會相近，這樣一來就容易辨識錯誤，不過其所花的 時間不會太多。

實驗 D：小波轉換頻率特徵及統計特徵實驗，這個實驗是結合實驗 B

由於考量時間的部分，所以並沒有與實驗 A 做結合，一般而言，特徵 越多其準確率會越高，但是所花的時間也會變多，由實驗 B、實驗 C 和實 驗 D，便可清楚知道其中道理。

綜合以上觀點與實驗，比較其準確率及時間，可知實驗 E：傅立葉轉 換頻率特徵實驗，其準確率最高且時間是最短的，所以如果以辨識貝類而 言，實驗 E 是最佳的選擇。

第六章 未來研究

對於實驗 A 其未來研究可以朝向降低其辨識時間，其主要的方法有兩 種，第一，不要使用彩色影像去做降維，因為彩色影像是三維，其維度相 當的高，所以會花很多時間，改變的方式可以用灰階影像去做處理，或是 將 YCbCr 分為三個通道再各別處理，看哪個通道的貢獻最大，可以只使用 其通道，這樣所花的時間會大為減少；第二，可以縮小影像之大小，因為 縮小影像其維度也會變小，這樣降維所花的時間也會減少許多。實驗 B 的 部分，可以考慮用其他方法來取代對於低頻影像之統計分析，或許可以改 善其準確率偏低之問題，另一方面也可以增加統計特徵值，可以提高其辨 識率，但所花的時間也會相對較多一點。實驗 C 的部分，可以多增加幾個 常用統計特徵值，例如：歪斜度(skewness)、峰度(kurtosis)和能量(energy) 等等，藉此看是否能提升其辨識率。實驗 E 的部分，可以嘗試其他取低頻 部份，例如可以將取四角的 7×7 方陣，改為取 4×4 的方陣或是更小，看是 否會影響其辨識率，也或許可以只取左上角之低頻部份，看是否能再縮短 時間，但不會改變其準確率。最後，可以根據改良後的方法做一個實驗的 合併，對於其準確率及時間做比較與分析。

參考文獻

英文部分：

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附錄 A libsvm 使用方法

Libsvm 是林智仁教授所發展出的一個系統，它可以用來預測 SVM 系 統中兩個重要的參數，分別是 c(cost)與 g(gamma)值，本論文使用命令提示 字元(cmd)來執行，若要讓系統能夠將 c 與 g 值畫成圖表示，須先下載 gnuplot 並將其放入與訓練和測試資料同一個資料夾，以下便開始說明如何 使用及操作介面。

指令：cd /d c:\Program Files\libsvm\windows 說明：cd /d 為切換指令

c:Program Files\libsvm\windows 為指定目錄

圖 A-1 命令提示字元指定到 libsvm 資料夾

<法一>

指令：svm-train heart_scale

說明：svm-train(訓練執行檔)、heart_scale(訓練數據檔名)

圖 A-2 命令提示字元輸入訓練資料 指令：svm-predict heart_scale heart_scale.model heart_out

說 明 ： svm-predict( 預 測 執 行 檔 ) 、 heart_scale( 測 式 數 據 ) 、 heart_scale.model(訓練模型)、heart_out(輸出檔)

圖 A-3 命令提示字元執行預測執行檔

指令：grid.py heart_scale

說明：grid.py(執行檔)、heart_scale(訓練數據檔名)

圖 A-4 命令提示字元執行 grid.py

輸出結果：2048.0 0.0001220703125 84.0741 其中：c=2048.0、g=0.0001220703125

圖 A-5 grid.py 輸出參數圖形

<法二>

指令：easy.py heart_scale

說明：easy.py (執行檔)、heart_scale(訓練數據檔名)

圖 A-6 命令提示字元執行 easy.py

圖 A-7 easy.py 輸出參數圖形

附錄 B weka 使用方法

Weka 是一套數據挖掘軟體，它可以處理數據挖掘任務的機器學習演算 法，其中包含對數據的預處理、分類和聚類等等，而它的語法是用 Java 環 境所開發，以下便介紹其數據格式與使用方法。

數據格式：

首先將運算完的特徵點用 excel 存成檔案，其中一部份的數據如下圖 所示：

圖 B-1 excel 特徵點數據

再來將數據的第一列標上數據特徵名稱，最後一行加入分類的種類，

接下來存成.csv 檔，其數據如下圖所示：

圖 B-2 加入特徵名稱及種類編號

最後用 weka 將.csv 檔轉成.arff 檔，即可變成 weka 常用的檔案格式。

Weka 使用方法：

Weka 的進入介面如下圖所示：

圖 B-3 weka 進入介面

進入選擇介面，點選 Explorer 後，可以選擇所要載入的資料，如下圖所示：

圖 B-4 weka 載入資料

接下來選擇 Classify 會進入另一個頁面，並選擇 SVM 分類器，如下圖所示：

圖 B-5 weka 選擇分類器

接下來點選 Choose 旁邊的空白，輸入 c 與 g 值參數，如下圖所示：

圖 B-6 輸入參數值

選擇 Start 及可完成訓練，如下圖所示：

圖 B-7 訓練完成介面

選擇 Supplied test set 後可以選擇測試資料，選完後一樣按 Start 即會有辨識 結果出來，其結果如下圖所示：

圖 B-8 測式完成介面

根據測試完成後，其介面中有一個矩陣即可判斷哪種貝類辨識正確與否，

假設有三個物體分為 a、b 和 c 類每一類為六張，其測試完後的矩陣，如下 所示：

主對角線上第一個數字 6 為 a 類測試 6 張影像均為正確，而主對角線上第 二個數字 5 表示 b 類測試 5 張影像為正確，其中一張辨識錯誤且辨識錯誤 為 a 類，而 c 類亦為完全辨識正確。